申请/专利权人：泰州市衡顺电控科技有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117666447B

主分类号：G05B19/042

分类号：G05B19/042

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种多控方案的数字化智能粮仓数据监管系统及方法，所述系统包括异常节点关联干扰分析模块，所述异常节点关联干扰分析模块结合历史监测数据中的监测数据偏差阈值，锁定当前时间待测粮仓内的异常监测节点，并结合历史数据中所有监测节点的监测数据，生成每个异常监测节点的关联干扰节点集。本发明考虑到粮食温度与预置的存储温度的温差，来实现对异常监测节点的关联干扰节点的锁定，进而实现对存储粮食中产生异常的源头进行预测，并及时给出针对异常监测节点的多控预警方案来辅助粮仓管理员对粮仓进行数字化、智能化管控，实现对粮仓数据的有效监管。

主权项：1.一种多控方案的数字化智能粮仓数据监管方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取待测粮仓内的各个监测节点分别对应的位置，对各个监测节点进行编号，并实时采集各个监测节点的监测数据；所述各个监测节点的位置是提前预置的；S2、结合历史监测数据中的监测数据偏差阈值，锁定当前时间待测粮仓内的异常监测节点，并结合历史数据中所有监测节点的监测数据，生成每个异常监测节点的关联干扰节点集；S3、根据不同异常监测节点对应的关联干扰节点集之间的交叉干扰关系，对不同异常监测节点及其对应的关联干扰节点集进行融合，得到不同的异常源点综合干扰链，并生成每个异常源点综合干扰链对应的异常源点波动区域；S4、结合粮仓的建筑三维模型，锁定粮仓的结构异常巡检点；并根据所得的各个异常源点综合干扰链，生成粮仓数据的多控预警方案，反馈给粮仓管理员，辅助粮仓管理员对粮仓进行智能管控；并控制粮仓内的巡检机器人对粮仓的结构异常巡检点逐个进行巡检；所述S1中将待测粮仓中第i个监测节点对应的编号记为Ai；所述监测节点对应的监测数据包括节点位置的温度、节点位置的温度偏差及监测时间；所述节点位置的温度偏差表示相同时间下，相应的监测节点的节点位置的温度与粮仓的室内空调设备的设置温度的差值；所述S2中锁定当前时间待测粮仓内的异常监测节点时，将对应节点位置的温度偏差大于等于第一预设值的所有监测节点作为异常监测节点；将待测粮仓中除异常监测节点及其关联干扰节点集中元素之外的所有监测节点作为正常监测节点；所述S2中生成每个异常监测节点的关联干扰节点集的方法包括以下步骤：S21、获取当前时间粮仓的室内空调的设置温度，记为T；获取历史数据中所有监测节点的监测数据中，对应的粮仓室内空调的设置温度为T时所有监测节点内分别对应的节点位置温度的平均值，记为T1；S22、获取当前时间待测粮仓内的任意一个异常监测节点的编号，记为AB；提取当前时间位置与AB对应的监测节点位置相邻的所有监测节点中，对应监测数据内节点位置的温度偏差大于等于T1-T的各个监测节点构成集合，记为AB对应的异常监测节点的关联干扰节点集；所述第一预设值为数据库中预设的常数且第一预设值大于T1-T；所述S3中得到不同的异常源点综合干扰链的方法包括以下步骤：S301、获取不同异常监测节点对应的关联干扰节点集之间的交叉干扰关系，若不同关联干扰节点集之间的交集不为空集，或不同关联干扰节点集中的元素位置存在相邻的情况，则判定不同关联干扰节点集之间存在交叉干扰关系；反之，则判定不同关联干扰节点集之间不存在交叉干扰关系；S302、获取对应的关联干扰节点集之间存在交叉干扰关系的不同异常监测节点，将所得异常监测节点对应的关联干扰节点集融合后得到的融合结果为相应的各个关联干扰节点集的并集，并将融合后的关联干扰节点集替换融合前的各个关联干扰节点集，并分别与融合前的各个关联干扰节点集对应的异常监测节点进行绑定，融合前的各个关联干扰节点集删除；S303、得到各个异常源点综合干扰链，每个异常源点综合干扰链对应一个异常监测节点，且异常监测节点对应的关联干扰节点集中的每个元素均为相应异常源点综合干扰链中的一个链节点；所述S3中生成每个异常源点综合干扰链对应的异常源点波动区域的方法包括以下步骤：S311、获取当前时间对应的各个异常源点综合干扰链及其对应的异常监测节点；将第j个异常监测节点记为Cj；将当前时间Cj对应的异常源点综合干扰链中的各个链节点位置与Cj的位置逐个录入到一个空白集合中，构建Cj对应的第一参照集合；S312、在粮仓的三维空间模型中构建同时包含Cj对应的第一参照集合中各个元素位置的最小外接球，所得球形区域作为Cj的异常数据分析区域，将所得外接球的球心记为Dj，将所得外接球的半径记为Rj；S313、获取对应的异常数据分析区域与Cj对应的异常数据分析区域交集不为空集的所有异常监测节点，将所得异常监测节点分别对应的各个异常源点综合干扰链中的链节点添加到Cj对应的第一参照集合中，删除当前数据库中Cj对应的异常数据分析区域，并跳转到S312；若不存在对应的异常数据分析区域与Cj对应的异常数据分析区域交集不为空集的异常监测节点，则跳转到S314；S314、获取Cj对应的异常数据分析区域、异常数据分析区域的球心Dj及半径Rj；得到以Dj为球心且以异常波动距离Mj为半径的球形区域作为Cj对应异常波动参照区域；所述Mj=β·Rj，其中，β表示异常波动半径转化系数，β=G{TC（Cj，n）L（Cj，n，Dj）}max{TC（Cj，n）L（Cj，n，Dj）}，其中，TC（Cj，n）表示Cj对应的异常数据分析区域对应的第一参照集合内的第n个元素所属监测节点在当前时间的监测数据中节点位置的温度偏差；L（Cj，n，Dj）表示Cj对应的异常数据分析区域对应的第一参照集合内的第n个元素相应的监测节点位置与Dj之间的距离；G{}表示求取集合中位数的运算函数；{TC（Cj，n）L（Cj，n，Dj）}表示n∈[1，n1]且n对应的L（Cj，n，Dj）≠0时对应的各个TC（Cj，n）L（Cj，n，Dj）构成的集合；n1表示Cj对应的异常数据分析区域对应的第一参照集合内的元素总个数；max{}表示求取集合中最大值的运算；S315、得到Cj对应的异常源点综合干扰链相应的异常源点波动区域，若Cj对应异常波动参照区域内含有正常监测节点，则将以Cj位置为球心且以Mj为半径的球形区域作为Cj对应的异常源点综合干扰链相应的异常源点波动区域；若Cj对应异常波动参照区域内不含有正常监测节点，则将Cj对应异常波动参照区域作为Cj对应的异常源点综合干扰链相应的异常源点波动区域；所述S4中锁定粮仓的结构异常巡检点的方法包括以下步骤：S41、获取当前粮仓中与前一次异常区域相邻的所有袋装粮食位置，将所得各个袋装粮食位置构成的集合记为W；S42、计算当前时间待测粮仓内各个异常源点波动区域内包含W中元素的元素个数占W中元素总个数的比值，记为P，若P大于等于第二预设值，则对含有W中元素的异常源点波动区域进行标记；反之，则不对含有W中元素的异常源点波动区域进行标记；S43、提取未标记的各个异常源点波动区域分别在粮仓的建筑三维模型中的映射结构，并将未标记的各个异常源点波动区域分别对应一个结构异常巡检点；每个未标记的异常源点波动区域在粮仓的建筑三维模型中均对应的映射结构包括为第一映射结构及第二映射结构，所述第一映射结构为相应异常源点波动区域在粮仓的建筑三维模型内竖直方向上的投影内的建筑结构；所述第二映射结构为相应异常源点波动区域内，且属于粮仓的建筑三维模型的建筑结构；每个第一映射结构或第二映射结构为一个结构异常巡检点；所述粮仓数据的多控预警方案包括第一管控预警信息、第二管控预警信息及第三管控预警信息，所述第一管控预警信息为各个异常源点综合干扰链构成的集合；所述第二管控预警信息为各个未标记的异常源点波动区域及其对应的结构异常巡检点；所述第三管控预警信息包括标记的异常源点波动区域及W。

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